Navrhovaný projekt se zaměřuje na predikci efektu neurostimulačních metod (vagové stimulace, hluboké mozkové stimulace) u pacientů s epilepsií. V současnosti je známo, že neurostimulační metody vedou k významné redukci záchvatů cca u 50% implantovaných pacientů. Dosud však nejsme schopni pacienty, kteří profitují z implantace neurostimulátoru, identifikovat na základě jejich předimplantačních dat. Našemu kolektivu se podařilo vyvinout statistický model, který predikuje efekt vagové stimulace na základě rutinního EEG, které bylo natočeno před implantací. Tento statistický model predikuje efekt vagové stimulace s vysokou sensitivitou a specificitou. Nynější projekt vychází z tohoto statistického modelu, snahou je vytvořit obdobný model pro děti s implantovaný vagovým stimulátorem a pro pacienty s hlubokou mozkovou stimulací. Současně si rovněž uvědomujeme nutnost otestovat statistický model na externích datech, toto testování vnímáme jako zásadní pro jeho klinické využití. Projekt se zaměřuje na zlepšení péče o pacienty s farmakorezistentní epilepsií.; Proposed project is focused on the prediction of neurostimulation methods (vagal nerve stimulation, deep brain stimulation) efficacy in patients with epilepsy. Neurostimulation leads to significant seizure reduction in approximately 50% of implanted patient. By now, we are not able to identify patients who can benefit from implantation of neurostimulator pre-operatively. We managed to develop a statistic mode, which is able to predict efficacy of vagal nerve stimulation based on routine pre-implantation EEG. This statistic model predict efficacy of vagal nerve stimulation with high sensitivity and specificity. Proposed project is based on this statistic model, we would like to develop similar model for children with implanted vagal nerve stimulator and for patients with deep brain stimulation. At the same time, we realize the necessity to verify our statistic model on independent external data set, which we supposed to be crucial for the clinical application. The project is focused on the improvement of medical care in patients with drug-resistant epilepsy.

Prediction of Stimulation Efficacy in Epilepsy (PRESEnCE)

Doba řešení: 2019-2023

Obsahuje literaturu